蘋果品質的評價技術

　　蘋果是薔薇科(Rosaceae)蘋果屬(Malus)植物的果實，多為異花授粉，由子房和子房外圍的組織發育而成，果實一般呈圓形，酸甜爽口，含有豐富的V C 、VA、胡蘿卜素、鈣、鐵和鉀等，能補充人體所需的多種維生素和礦物質。由于栽培品種和種植環境條件的不同，成熟蘋果的大小、形狀、顏色、酸甜度及其他品質特性差異很大。我國蘋果加工專用品種缺乏、加工原料基地建設滯后、加工品質評價體系缺乏，這些因素制約了蘋果加工業的健康發展。建國以來我國在蘋果育種方面，大都以鮮食的優質、抗寒抗病、豐產為主要育種目標。在農產品加工品質評價方法和評價指標體系的構建方面，目前發達國家多采用比較分析法和綜合評價法來建立農產品加工品質評價指標體系，通過相關性分析篩選和確定農產品加工品質評價指標，較為成熟。我國在加工品質評價方法和評價指標體系方面還處于初級階段，作為蘋果生產大國，制定明確的蘋果加工品質評價方法和評價指標體系的問題亟待解決。
1 蘋果品質評價技術現狀
　　對于不同加工用途的蘋果，關注的品質評價指標有所側重：鮮食蘋果主要是外觀、香氣、糖酸比等感官品質；榨汁用蘋果則將出汁率、糖酸比作為評價指標；加工脆片用蘋果注重感官、加工、理化品質以及多酚含量和褐變情況。總體上，蘋果品質主要包括果個大小與果形指數、果皮顏色和香氣成分含量等感官品質指標，VC 、可溶性固形物、酸度、礦物質、蛋白質等理化與營養品質指標，果實硬度、褐變程度、水分含量和可食率等加工品質指標3 方面。
1.1 感官品質指標
1.1.1 果個大小與果形指數測定
　　在蘋果感官品質中果個大小和果形指數是重要的指標，并對果實品質評價和分級有重要意義。描述果個大小的指標主要是單果質量和體積。劉曉靜用質量法即用電子天平等儀器直接測量其單果質量。測量蘋果體積大小使用測容法，即利用排水法計算體積差。張道德利用排水法測定了蘋果體積，將蘋果放入已裝有一定體積水Vl 的標有容量刻度的玻璃容器中，記錄蘋果完全淹沒水中后的總體積V2，蘋果的體積等于兩體積差，即V=V2 － Vl。目前代替排水法的食品體積測定儀是利用激光掃描技術對蘋果進行全方位掃描，得出二維和三維掃描圖像，自動積分計算蘋果體積。如Stable MicorSystems 公司生產的VolScan Profiler 系列儀器。該儀器能夠根據樣品的特性設定不同的掃描間距和掃描時間間隔，以達到快速準確的測定結果。并且顯示三維掃描圖像，提供更直接的感官效果。蘋果果形品質的評價是利用果形指數大小分級評定。果形指數是指果實縱徑與橫徑的比值，即果形指數= 縱徑/ 橫徑。用游標卡尺測量蘋果最大縱徑與橫徑，多次測量求平均值，計算果形指數。通常果形指數在0.6～0.8 為扁圓形，0.8～0.9 為圓形或近圓形，0.9～1.0 為橢圓形或圓錐形，1.0 以上為長圓形。
1.1.2 果皮顏色測定
　　蘋果果皮顏色和著色度不僅是果實重要的感官品質之一，而且，果實表面著色度與其成熟度和內部品質有著密切的關系，著色度好且著色均勻一致的果實往往能體現較高的商品價值。目前國內果實分級主要依靠人的感官直接進行評定，缺乏客觀性和精確性，并且耗費大量時間和人力。一些非人工測定方法主要還是在實驗室應用。如Iglesias 等和Tijskensa 等都利用CR-200色差計三刺激值L*、a*、b* 測定了蘋果的果皮顏色。袁金麗等利用圖像采集、支持向量機理論和計算機視覺技術，研發了蘋果在線分級機，分級正確率達9 0%以上，效果良好。胡海晴等在計算機視覺分級的基礎上將Hamming 神經網絡應用于蘋果的顏色分級，結果顯示分級準確率不低于96%，并且識別1 個蘋果的時間在0.1～0.2ms 之間。應用在生產中不僅可以節約大量的勞動力成本，避免人為因素造成的準確度和精確度差且不穩定，還可實現在線快速篩選分級。
1.1.3 香氣風味測定
　　蘋果香氣主要是蘋果中可揮發的醇類、酸類和酯類等成分被人體嗅細胞捕捉并把信息傳導至大腦所形成的反應。香氣風味的分析目前是靠感官嗅覺分析和氣相色譜- 質譜法測定，也有一些關于電子鼻技術的報道。電子鼻是一種由一個非特異性氣體傳感器耦合模式識別系統。對于感官分析來說，人們能感知的氣味種類和閾值有限，對相似的風味難以區別，并受到生理條件、經驗、環境等多種因素的干擾，導致感官嗅覺分析的重復性和準確性難以達到科研和實際要求。目前測定蘋果氣體成分的方法主要是利用氣質聯用(GC-MS)和傳感器技術。測定香氣成分的前處理技術主要有：液- 液萃取、蒸餾萃取、超臨界流體萃取、微波萃取和固相微萃取等。固相微萃取法無需有機溶劑，成本低，所需樣品量少，靈敏度高，重現性及線性好，操作簡單，方便快捷，與氣質聯用儀聯用，實驗效率高，目前的實驗研究中多采用固相微萃取法進行前處理。Pilar 等利用頂空固相微萃取和氣質聯用分析了蘋果中揮發性香氣成分，得出最佳萃取頭為硅橡膠-DVB 纖維，萃取平衡溫度為25℃，萃取時間為5min，得出比傳統的色譜方法節省80% 分析時間的結論。Zou 等利用氧化錫氣體傳感器陣列與GC-MS通過測定蘋果香氣成分確定其栽培品種，雖然氣體傳感器陣列不能提供各種香氣成分的精確信息，但比GC-MS 方法分析耗時短。Saevels 等利用電子鼻測定了不同儲藏時期蘋果的香氣成分。潘胤飛等也利用“遺傳算法優化RBF 神經網絡”建立識別模型，構成一個電子鼻系統，分析蘋果揮發性氣體成分來鑒別蘋果質量好壞。電子鼻技術響應時間短、檢測速度快，避免了氣相色譜傳感器、高效液相色譜傳感器等所需的復雜的預處理過程，為蘋果芳香物質的檢測提供了方便快捷的檢測方法。
1.2 理化與營養品質指標
1.2.1 VC測定
　　VC 又稱抗壞血酸，為水溶性維生素，是維持人體正常生理代謝的重要化合物，具有促進合成骨膠原、增強免疫力、抗氧化等作用，人體若嚴重缺乏會引起壞血病，并且蘋果中VC 的含量是評價蘋果營養品質的重要指標。蘋果中VC 的測定主要有滴定法、電化學法、化學發光法、動力學方法、熒光法和色譜法。國標GB/T6195 — 1986《水果、蔬菜維生素C 含量測定法(2,6- 二氯靛酚滴定法)》中把2,6- 二氯靛酚滴定法作為標準測定方法，而國標GB/T 12392 — 1990《蔬菜、水果及其制品中總抗壞血酸的測定方法(熒光法和2,4- 二硝基苯肼法)》中把熒光法和2,4- 二硝基苯肼比色法作為標準測定方法；歐洲標準EN 14130 — 2003《高效液相色譜法測定食品中VC 含量》把高效液相色譜法(HPLC)定為標準測定方法。魯玉妙等利用碘酸鉀滴定法測定了粉紅女士蘋果中VC 的含量；Palazon 等利用汞電極滴定法測定VC 含量。羊金梅等利用了2,4- 二硝基苯肼比色法研究測定了蘋果中VC 的含量，得出回收率為9 9 . 4%；Timoumi 等在測定蘋果中VC含量時都利用了2,6- 二氯靛酚滴定法；Odriozola-Serrano 等利用紫外- 高效液相色譜法(UV-HPLC)對比了加入和未添加還原劑測定VC含量，結果顯示其回收率為93.6%～104.4%。與傳統的滴定法、比色法相比，高效液相色譜法測定VC 所需樣品__量少，不需要反應試劑，測定分析時間短，并能快速準確地測定其含量。
1.2.2 可溶性固形物測定
　　蘋果中可溶性固形物是指所有溶解于水的化合物的總稱，包括糖、酸、維生素、礦物質等。可溶性固形物含量不僅影響蘋果的營養和口味，而且直接影響蘋果的冰點，進而影響儲藏條件。目前測定可溶性固形物含量的方法主要有取樣榨汁用阿貝折光儀或手持糖度計直接讀取含量值，利用CCD 攝像和近紅外光譜掃描進行無損檢測等。Peng 等利用高光譜散射圖像在450～1000nm 之間進行光譜掃描分析，選出23 個最佳分析波長，得出可溶性固形物含量相關系數r=0.883、標準預測誤差(S.E.P.)為0.73%，能夠用來預測蘋果可溶性固形物含量。Liu 等利用傅里葉變換近紅外光譜法測試富士蘋果中可溶性固形物含量相關系數達0.968。通過對蘋果進行CT 掃描和實驗，并對蘋果CT 圖像特性進行分析，發現蘋果某點的糖含量與該點相應CT 值之間存在著顯著的線性相關關系。張京平等建立糖含量與該點CT 值的線性關系模型后，得出平均誤差率為4 .3 6%。Manuela 等利用聲波脈沖諧振頻率傳感器和微型可見光/ 近紅外光譜儀預測蘋果可溶性固形物含量，結果表明此方法能預測準確。Zhu 等用v- 支持向量回歸和聲光可調諧濾波器近紅外光譜測定蘋果可溶性固形物含量，得出v- 支持向量機優于PLSR 模式和BP 神經網絡預測的結論。周麗萍等應用可見光近紅外光譜技術來建立基于主成分分析和人工神經網絡的蘋果可溶性總糖含量的鑒別模型是可行的，且該模型具有簡便、快速、非破壞和相對準確的優點。C T 圖像掃描、近紅外光譜分析技術與傳統化學方法相比，具有廉價、方便、快速和無損傷等特點，在農產品評價方面有廣泛的應用價值。
1.2.3 酸含量測定
　　蘋果中酸含量不但影響蘋果的食用性和口味，而且影響蘋果的加工適用性。張文英等在研究蘋果品質時利用酸堿滴定法測定了蘋果的可滴定酸含量；Liu 等利用傅里葉變換近紅外光譜法測試富士蘋果中可滴定酸含量相關系數達0.728；董一威等利用CCD 近紅外光譜系統檢測蘋果酸度，經S-G 平滑、一階導數、二階導數對光譜進行處理，得出酸度相關系數為0.8151；Gomez 等利用可見/ 近紅外預測水果酸度(pH)相關性達到0.8；應義斌等用近紅外漫反射對蘋果有效酸度進行了研究，結合偏最小二乘法得出相關系數為0.959，標準校正誤差為0.076，標準預測誤差為0.525，偏差為0.073，表明近紅外漫反射對蘋果有效酸度無損檢測是可行的。近紅外光譜的應用為蘋果中酸含量的測定提供一種快速、無損、準確并可在線進行測定的方法。
1.2.4 礦物質含量測定
　　礦物質元素含量不但是衡量蘋果中營養水平的重要指標之一，還與蘋果的質量和風味有相關性。蘋果中主要含有銅、鐵、鋅、鈣、鎂、鈉和鉀等礦物元素。目前測定各元素含量的方法是使用灰化法(GB/T 14770 —1 99 3《食品中灰分的測定方法》)和微波消解進行前處理，然后用原子吸收法測其含量。祝優珍等利用微波消解法和火焰原子吸收光譜儀測定了蘋果中礦物質含量，測得回收率在83.1%～11 1.8% 之間，結果滿意。Wall在研究香蕉和木瓜礦物質含量時使用了電感耦合等離子體一原子發射光譜(ICP-AES)；張莉等利用微波消解和電ICP-AES 測定了蘋果中14 種礦物質含量，得到RSD 值均小于2.78%，回收率在98.0%～110.0% 之間，說明使用該方法測定結果準確、可靠、穩定性好、重復性好，能滿足對蘋果微量元素測定的要求。由于ICPAES測定礦物質時所需儀器昂貴，其使用不易普及，目前較多的測定礦物質含量是使用原子吸收光譜法。
1.2.5 蛋白質含量測定
　　蘋果中含有少量的蛋白質，對鮮蘋果品質評價意義不大，但對加工特性有重要影響，如在蘋果脆片加工中，蛋白質理化性質對脆片的膨化起重要作用。李艷梅等測定蘋果中蛋白質采用GB 5009.5 — 1985《食品中蛋白質的測定》中的凱氏半微量定氮法。Feliciano 等在測定蛋白質含量時使用了考馬斯亮藍G-250 分光光度法。目前測定蛋白質含量使用較多的是凱氏定氮法，該方法弊端是處理步驟繁瑣、耗時長，但隨著自動定氮設備和技術的發展，蛋白質含量的測定將會更快捷、準確。
1.3 加工品質指標
1.3.1 硬度測定
　　果肉硬度也是果實品質的重要指標之一，果肉硬度不僅影響到鮮食時的口感味覺，也與果實的貯藏加工性狀相關。蘋果果肉的硬度與細胞壁中的纖維素含量、細胞壁中膠層內果膠類物質的種類和數量以及果肉細胞的膨壓等密切相關。Karlsen 等在研究蘋果質構特性時利用了TA-XT2 質構儀進行穿刺測定，以最大力和功量度蘋果硬度質構特性；Peng 等利用高光譜散射、CCD攝像和計算機制作質構分析模型在450～1000nm 之間選擇21 個最好波長分析，得出相關系數r=0.898，與近紅外光譜測定相比預測性更準確；李桂峰等利用偏最小二乘法(PLS)模型和特征指紋光譜均能準確預測蘋果的質地品質，為蘋果質地品質的評價提供了快速、直觀、簡便、可行的新方法。Qing 等利用激光二極管和CCD攝像進行激光散射圖像分析預測了蘋果硬度，結合校正頻率得出相關系數最高達到0.90，可以準確預測蘋果硬度。質譜儀、圖像采集和計算機技術雖然能夠準確測定蘋果硬度，但儀器成本高、攜帶不便，應用受到局_限；手持式果蔬硬度計由于其攜帶方便，能夠快速準確測定并數顯測定結果，在硬度測定中得到廣泛應用。
1.3.2 褐變度測定
　　蘋果褐變主要是所含多酚類物質、VC、單寧等在蘋果受機械損傷后與氧化酶接觸并暴露在空氣中發生的氧化褐變。褐變度是指顏色或吸光度值隨時間變化的程度，防止或抑制褐變是蘋果加工中的重要措施。趙光遠等研究了pH 值、VC 含量、多酚氧化酶(PPO)酶活力、總酚和單寧含量對蘋果酶促褐變的影響，得出對于破碎中酶促褐變的影響由大到小的順序為：蘋果pH值＞PPO酶活力＞單寧含量＞蘋果中的VC含量＞總酚含量。宋燁等在研究蘋果褐變時使用的方法是將50g 蘋果均質于100g 蒸餾水，在800 × g 離心10min，取10mL上清液于15mL 95%乙醇中，在800 × g 離心10min，于波長420nm 處測定吸光度，用吸光度值隨時間的變化代表褐變程度。
1.3.3 水分含量測定
　　蘋果的水分含量是蘋果品質的重要加工指標之一，影響榨汁率及成品率。蘋果水分含量的測定主要是常壓加熱干燥法(GB/T 14769 — 1993《食品中水分的測定方法》) 、真空干燥法和微波干燥法。李艷梅等在分析蘋果品質水分含量時采用直接干燥法；Acevedo 等在測定蘋果片水分含量時使用了真空干燥法；王愈等研究了微波干燥法在果蔬干燥中的應用，得出該法適用于蘋果的干燥和失水率測定。常壓加熱干燥法需反復加熱達到平衡時測得質量差值，操作費時。真空干燥法主要適用于在100～105℃溫度下，易分解、變質或不易除去結晶水的食品。微波干燥法可在較短時間內測定蘋果樣品水分的含量，不僅節省時間、能耗少、經濟實惠，也便于在產地普及推廣。
1.3.4 可食率測定
　　可食率是指去除果皮和果核后的質量與完整果質量之比。可食率在蘋果加工中具有重要意義，直接影響產品的出品率和經濟效益。可食率的測定直接用天平測量，然后進行差量計算，其測定時抽樣要具有代表性并且具有一定的樣本容量。

[1] [2] 下一頁